一位头部公募机构人士向《证券日报》记者坦言：“我们不会轻易被AI（人工智能）取代，却很可能被率先使用AI的人取代。”这反映出当前公募基金行业面对人工智能潮涌的思考与布局。

今年以来，DeepSeek等大模型迅速走红，不仅在科技界引发热潮，也在公募基金行业掀起了一场“AI落地应用竞赛”。在这股喧嚣之下，一个核心问题亟待解答：这究竟是迫于压力的技术跟风，还是源于内在需求的破局重生？

《证券日报》记者近日采访业内人士后发现，业界观点高度一致——AI已不再是一道“选择题”，而是关乎行业长远发展的“必答题”。有趣的是，对于尚未完全摆脱对明星基金经理“依赖”的公募基金行业而言，AI如今正越来越多地扮演“挑战者”角色。而且，从双方“对战”的案例结果来看，AI与基金经理的“良性博弈”，正成为提升整个行业投研能力基线的关键力量。

内在需求驱动

驱动公募机构纷纷接纳AI的，并非技术的光环，而是解决行业深层痛点的迫切需求。正如天弘基金相关人士所说：“AI不是跟风，而是破局。”

兴业基金认为，资产管理行业对数据分析和信息处理高度依赖，对先进的AI技术有着巨大需求。

诺安基金相关人士向《证券日报》记者进一步说明这种需求的紧迫性：“近年来，行业面临着效率提升、风险控制、服务创新等多重挑战，传统业务模式急需数字化转型。在此背景下，通过AI高效处理海量信息、推动流程自动化，成为提升竞争力的关键。”

对于像天弘基金这样服务数亿客户、管理万亿元资产的机构而言，AI的驱动作用更为具体。该公司相关人士向《证券日报》记者坦言：“传统模式下规模越大边际成本越高，这是典型的‘规模不经济’，AI让公司实现了‘智能规模化’，用技术将规模优势真正转化为服务能力，而非让规模成为负担。”

事实上，这种由实际业务需求驱动的创新，源于数年的深耕。博时基金自2018年成立金融科技中心起，就前瞻性地布局AI，并于2023年设立人工智能实验室；诺安基金早在3年前就开始沉淀AI技术；兴业基金则在2021年就开始建设基于NLP（自然语言处理）技术的智能投研平台，并于2023年推出自研的“兴小二”AI债券交易机器人。

博时基金相关人士告诉《证券日报》记者：“公司对AI的布局始终基于实际业务需求，是注重实效的战略选择。”博时基金智能因子配置系统自2022年投入使用以来，在核心股票池中持续创造超额收益，便是技术赋能价值的证明。

AI与基金经理“唱反调”？

随着AI逐渐渗透到基金公司的投研、营销、客户服务等核心业务领域，基金投研能力不断提升。这体现在两方面：AI既是赋能增效的“助手”，也是挑战固有思维的“诤友”。

近年来，市场波动加剧，过度依赖基金经理个人能力的模式面临严峻考验。AI的应用，为解决这一行业共性难题提供了参考途径。

在主动管理领域，AI是得力帮手。天弘基金旗下的TIRD平台（天弘智能研究及决策系统）和弘思大模型，能从海量数据中挖掘线索，从产业链异动中识别机会；中欧基金基于深度学习的利率预测模型，在拐点预判上展现出可量化的优势；德邦基金自研的“海纳百川”大模型聚合平台，支持多模型并行调用，辅助投研人员快速处理数据信息。

不过，AI这位可靠的助手，有时也会与基金经理“意见相左”。

“AI决策信号与基金经理判断相悖的情况确实存在，这正是AI的价值所在。”天弘基金相关人士向记者分享了一个典型案例，在今年3月份机器人概念火热时，TIRD平台基于多维度模型发出过热预警，这种“不一致”最终帮助投资团队规避了风险，实现了实实在在的业绩保护。

AI促使基金经理突破固有的思维模式，去审视那些可能被人类直觉或经验忽略的潜在风险与机会。这种“人机博弈”并非对立，而是协同进化的开端。上述天弘基金相关人士认为：“这种‘人机博弈’，是提升投研能力的重要环节，也是‘AI+HI（人类智慧）’的最佳体现。”

在被动投资领域，AI则成为“效率提升工具”。博时基金相关人士向《证券日报》记者介绍：“借助大模型强大的推理与代码生成能力，可高效支持策略回测流程，比如辅助完成固收指数组合的分层抽样构建及回测分析，实现被动组合管理的智能化升级。”

筑牢数据安全防线

在热闹的背后，也存在隐忧。当AI这把“利器”越来越深入行业核心时，数据安全与模型可靠性便成了必须坚守的底线。

上海证券基金评价研究中心高级分析师池云飞对《证券日报》记者表示：“目前的AI模型仍然存在数据泄露、合规风险、模式未充分验证等问题，这也是行业共识。”

兴业基金相关人士表示：“数据准确性与安全性是大模型在资产管理领域面临的双重挑战。一方面，多源异构数据普遍存在口径不一、更新不同步、格式不统一等问题，加上数据延迟或缺失，极易导致AI模型分析偏差，造成误判与决策失误。另一方面，金融数据高度敏感，涉及客户隐私、交易行为等，如何在保障隐私和数据安全的前提下实现跨机构、跨系统数据融合，成为亟待解决的难题。”

对于肩负普惠金融使命、关系千家万户资产安全的公募基金来说，筑牢数据安全防线是AI应用的绝对前提。在实践中，各家公募机构正积极构建严密的防护网。天弘基金建立了贯穿源头、过程、决策的全链条多层次管控体系，通过数据溯源、“双轨验证”等手段，确保AI结论的可靠性，且复杂判断和关键决策必须人工介入。

诺安AI平台构建了全方位防护体系。诺安基金相关人士向《证券日报》记者介绍：“该平台通过统一网关实施严格的权限控制、数据过滤与操作审计，结合数据分级分类管理，对不同敏感级别的数据采取差异化防护策略。针对业务敏感数据，严格限定使用内部模型进行处理，从数据流转到模型应用全链路规避安全风险。”

展望未来，AI在公募基金行业的应用图景将如何变化？中欧基金相关人士向《证券日报》记者描绘了愿景：“AI赋能有望将人们从信息搜集、数据整理等重复劳动中解放出来，把最宝贵的时间和脑力集中在真正的价值创造上——识别关键矛盾、作出清晰判断。”

德邦基金相关人士认为，公募基金行业AI应用仍处于探索阶段，未来有望在构建垂直领域大模型能力、AI与投研方法论的融合、跨机构数据协作等方面全面提升。

易方达基金在AI人才储备方面的实践值得借鉴，其团队中具备AI投研能力的复合型人才占比已超过90%。易方达基金首席信息官刘硕凌表示：“只有技术实现、业务理解与合规意识深度融合，才能更好地推动金融AI创新。”

这场技术变革的终点将是人与技术的共同进化——AI与基金经理的博弈与共赢，将持续为行业注入新的活力。

（文章来源：证券日报）

原标题：是助手更是诤友 AI入场“挑战”基金经理

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